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V-Express

渐进式训练提升肖像视频生成质量

V-Express项目提出条件性丢弃新方法,实现肖像视频生成的渐进式训练。该方法平衡不同控制信号强度,增强音频等弱信号作用,同时考虑姿态、图像和音频,生成高质量肖像视频。项目优化内存使用,支持长视频生成,提供多种重定向策略,适用不同场景。开源代码和模型可供学术及商业用途,但使用时需遵守相关法规。

VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型,专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略,包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力,使其在多项视频理解任务中表现优异。
ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成
AI模型GithubShareGPT4Video开源项目视频字幕视频理解视频生成
ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型,支持多种视频时长和分辨率,并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果,从而提升大型视频语言模型的理解能力。
iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法
GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率
iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。
MiniGPT4-video - 提升视频理解的创新多模态语言模型
GithubGoldfishMiniGPT4-Video多模态开源项目视频理解长视频
MiniGPT4-Video项目采用交错视觉-文本标记技术,大幅提升了多模态大语言模型的视频理解能力。该模型在短视频理解方面表现优异,多项基准测试中均优于现有方法。项目还开发了Goldfish框架,专门应对任意长度视频的处理难题,有效解决了长视频理解中的噪声、冗余和计算挑战。这些创新成果为视频分析和理解领域开辟了新的可能性。
RAVE - 基于扩散模型的高效视频编辑技术
CVPRGithubRAVE开源项目扩散模型视频编辑零样本
RAVE是一种基于预训练文本到图像扩散模型的视频编辑技术,无需额外训练即可实现高质量视频编辑。通过创新的噪声重排策略,RAVE提高了视频的时间一致性和处理效率。它支持从局部属性调整到形状变换等多种编辑类型,并可处理任意长度的视频。在多种编辑场景中,RAVE展现出优于现有方法的性能,为视频创作提供了高效灵活的解决方案。
Rerender_A_Video - 零样本文本引导的视频风格转换框架
AI视频处理GithubRerender A Video开源项目时间一致性视频转换零样本学习
Rerender_A_Video项目提出了一种零样本文本引导的视频到视频转换框架。该框架通过关键帧转换和全视频转换,实现了视频风格和纹理的时间一致性。无需重新训练,可与现有图像扩散技术兼容,支持使用LoRA自定义主题和ControlNet引入空间引导。这种方法能生成高质量、时间连贯的风格化视频。
FlashFace - 高保真人物图像个性化生成技术
AI绘图FlashFaceGithub人像定制图像生成开源项目身份保持
FlashFace是一项人物图像个性化生成技术,可在几秒内实现零样本人物图像定制,具有出色的身份保持能力。该技术能精确响应语言提示,并支持灵活调整身份图像和语言提示的控制强度。FlashFace可使用单张或多张参考人脸,对非名人也能有效保持身份特征,同时支持改变人物年龄或性别。
InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型,提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本,以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法,在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新,提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据,为研究和开发提供有力支持。
generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型
GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成
Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D,专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成,旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布,支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果,适用于研究及教育用途。
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